O que é monitoramento de transações de AML?

Transações suspeitas identificadas por um sistema de monitoramento de transações de AML (TMS) devem ser investigadas. Essa investigação ajuda a diferenciar entre atividades ilegais que precisam ser levadas à segurança pública em relatórios de atividades suspeitas (SARs) e possíveis falsos positivos que parecem atividades ilícitas, mas não são.  

Em um nível elevado, o monitoramento de transações de AML:

• Oferece monitoramento sofisticado em tempo real dos dados das transações dos clientes, fazendo a varredura e sinalizando quaisquer padrões que possam estar alinhados com tipologias conhecidas de lavagem de dinheiro.

• Identifica sinais de alerta como volume e velocidade de transações incomuns, atividades envolvendo países de alto risco. Também identifica entidades que podem aparecer em listas de observação e listas de sanções, atividades que não se alinham com o perfil de risco típico de um cliente e muito mais. 

• Incorpora ou se integra a uma variedade de soluções sofisticadas de automação de fintech (tecnologia financeira) e melhores práticas de conformidade de dados, como sistemas de processamento de transações (TPS), ferramentasde detecção de fraudes, avaliação de riscos e pontuação de riscos. Também se integra a metodologias de gerenciamento de casos e gerenciamento de transações para ajudar as equipes de conformidade a otimizar fluxos de trabalho, atender à crescente demanda dos clientes por serviços financeiros seguros e satisfazer requisitos regulatórios rigorosos. 

A maioria, se não todas, as instituições financeiras (por exemplo, bancos, cooperativas de crédito, exchanges de criptomoedas e outras organizações que oferecem serviços financeiros) são comumente obrigadas pela lei a realizar algum grau de monitoramento de transações. Esse procedimento faz parte de uma estratégia mais ampla de AML para manter a conformidade regulatória.

Conforme os crimes financeiros aumentam em escopo e gravidade, os provedores que oferecem soluções para conformidade com AML continuam a aumentar suas ofertas para atender às crescentes demandas. De acordo com um relatório recente da MarketsandMarkets, o mercado de monitoramento de transações deve atingir US$ 6,8 bilhões até 2028. 

A lavagem de dinheiro se refere a vários métodos ilegais para disfarçar lucros derivados de atividades ilegais como fundos legítimos obtidos por meios legais.

Em resumo, o “dinheiro sujo” obtido por meio de atividades criminosas é “lavado” ou limpo por meio de um intermediário. O dinheiro lavado pode, então, ser usado para compras, investimentos ou transações legítimas.

A lavagem de dinheiro é uma prática comum entre criminosos e organizações criminais ou sancionadas que buscam evitar processos e impostos, ao mesmo tempo em que facilitam novas atividades criminosas, como contrabando ou financiamento do terrorismo.

De acordo com o Escritório das Nações Unidas sobre Drogas e Crime, alavagem de dinheiro representa cerca de 2 a 5% do PIB global, ou aproximadamente US$ 800 bilhões a US$ 2 trilhões anualmente. 

A lavagem de dinheiro normalmente envolve três etapas: 

1. Colocação: o dinheiro “sujo”, adquirido por meios ilegais ou ilícitos, é inserido no sistema financeiro legítimo, como por meio de um depósito bancário de grande porte.
2. Estratificação: para obscurecer a origem dos fundos ilícitos e colocar a distância entre o titular da conta teoricamente identificável, os fundos são migrados por meio de uma série de transações financeiras complexas. A estratificação pode ser realizada movimentando dinheiro entre várias contas bancárias diferentes, convertendo dinheiro em outros ativos ou movimentando fundos por meio de várias empresas de fachada e contas offshore. 
3. Integração: os fundos estratificados são reintroduzidos na economia legítima por meio de vários métodos, como imóveis, itens de luxo ou outros tipos de ativos. Esses ativos, por sua vez, podem ser vendidos ou convertidos novamente em dinheiro para continuar o processo de estratificação ou simplesmente usados ou consumidos. 

A categoria de lavagem de dinheiro pode se referir a qualquer método que oculte a origem ilegítima de fundos. Os criminosos usam várias táticas para lavar dinheiro, incluindo:

• Smurfing: divisão de grandes depósitos em dinheiro em vários depósitos menores para evitar a necessidade de geração de relatórios.

• Empresas de fachada: os lavadores de dinheiro criam ou usam empresas de fachada existentes (organizações que existem apenas para possuir outras organizações de fachada com pouco ou nenhum negócio legítimo) para passar fundos ilícitos por muitas entidades diferentes. Com essa tática, criam uma cadeia de propriedade complexa e confusa. 

• Empresas com uso intenso de dinheiro: investir ou iniciar empresas que lidam com grandes volumes de dinheiro, como lavanderias automáticas ou restaurantes, cria oportunidades para lavadores de dinheiro que procuram misturar receitas ilegítimas com receitas legítimas. Como pode ser difícil para os reguladores verificar se os lucros relatados dessas empresas se correlacionam com vendas ou serviços prestados reais, os lavadores de dinheiro podem adicionar fundos ilícitos aos lucros e alegar falsamente uma fonte legítima para a soma total.

• Criptomoedas: embora frequentemente não seja totalmente anônima, a natureza descentralizada da tecnologia blockchain e moedas virtuais como Bitcoin e Monero criam oportunidades para criminosos obscurecerem a origem e propriedade de seus fundos. Embora a maioria das exchanges de criptomoedas legítimas tenha suas próprias políticas de AML, algumas exchanges têm padrões mais frouxos, que atraem um elemento criminoso.      

• Jogos de azar: tanto os cassinos online quanto os tradicionais podem ser usados para lavagem de dinheiro. O processo inclui a conversão de fundos ilícitos em fichas, apostando com um pequeno percentual dessas fichas e, em seguida, sacando as fichas restantes para serem relatadas como ganhos legítimos. 

As consequências econômicas e sociais da lavagem de dinheiro são muitas. Organizações que não protegem adequadamente contra a lavagem de dinheiro, seja intencionalmente ou não, desgastam a confiança geral nas instituições financeiras.

Grandes investimentos ou negociações de ativos feitos com a intenção de lavar fundos ilícitos podem distorcer os modelos de crescimento econômico, criando valores de ativos falsos ou inflados e desviando fundos de investimentos mais produtivos. Pior ainda, a lavagem de dinheiro incentiva mais crimes e corrupção. Jurisdições com políticas de AML podem ter maior probabilidade de apresentar taxas de crime aumentadas.

Para combater os esforços globais de lavagem de dinheiro, as agências policiais locais e internacionais trabalham em cooperação com governos e instituições financeiras para aplicar as leis e regulamentos de AML e os requisitos de geração de relatórios de atividades suspeitas.

Em resposta à enorme escala e complexidade dos crimes financeiros modernos, tanto as instituições financeiras quanto as soluções do setor privado estão investindo pesadamente em soluções de geração de relatórios de transações de AML e outros tipos de software de AML.

A Business Research Company projeta que o mercado global de software AML (incluindo software de monitoramento de transações) crescerá para US$ 3,2 bilhões em 2025. Esse crescimento é impulsionado pela crescente demanda por detecção em tempo real para cumprir as regulamentações mais rigorosas de AML, com tendências indicando um aumento significativo nas soluções impulsionadas por IA.

A base do monitoramento de transações de AML é construída na análise contínua de grandes quantidades de dados de transações. Ao estabelecer padrões regulares de transações, bancos e instituições financeiras podem identificar desvios do comportamento legal padrão. 

Dependendo do tamanho, finalidade, localização e de vários outros fatores, as soluções de monitoramento de transações podem exigir uma calibração exclusiva para atender às necessidades específicas de qualquer instituição financeira ou bancária. Embora os requisitos do sistema de monitoramento de transações de AML não estejam estritamente definidos, a maioria dos sistemas de monitoramento de transações de AML inclui os seguintes componentes-chave.

Os sistemas modernos de monitoramento de transações de AML combinam:

• Lógica baseada em regras: os sistemas operam de acordo com regras predefinidas (por exemplo, limites ou padrões de atividades, como valores de depósitos ou locais de transações) que acionam um alerta. 

• Análise de dados avançada: os sistemas de monitoramento de transações de AML baseado em dados estão cada vez mais contando com ferramentas de análise de dados avançada, como algoritmos de IA e ML, que podem analisar grandes conjuntos de dados e identificar padrões que poderiam não ser detectados. 

Como nem todas as transações exigem o mesmo escrutínio, a adoção de uma abordagem baseada em riscos para o monitoramento de transações de AML ajuda as organizações a delegar melhor os recursos para clientes e transações que podem apresentar níveis de riscos mais altos. Considerações como perfil do cliente, localização geográfica e tipos de transações ajudam os sistemas de monitoramento de transações de AML a avaliar o risco do cliente e priorizar alertas.

O monitoramento de transações é apenas uma parte de uma estratégia completa de AML. Veja aqui algumas outras melhores práticas:

• Conheça seu cliente (KYC): as leis e regulamentos de KYC exigem que as instituições financeiras verifiquem a identidade de seus clientes e a natureza de suas contas. 

• Devida diligência do cliente: a devida diligência do cliente exige que instituições financeiras, como bancos ou empresas de cartão de crédito, verifiquem continuamente a legitimidade das informações dos clientes. Se qualquer atividade suspeita exigir uma investigação mais aprofundada, a devida diligência do cliente prova ser uma prática essencial para criar uma trilha de auditoria confiável. 

• Triagem de sanções: como parte do processo de monitoramento de transações, as melhores práticas da estratégia de AML exigem que as organizações façam uma triagem das transações não apenas em busca de comportamentos incomuns, mas também de indivíduos e entidades sancionados. 

• Integração de APIs: os sistemas modernos de monitoramento de transações de AML são projetados para integração de APIs (interfaces de programação de aplicativos) para facilitar o compartilhamento de dados entre vários softwares, aplicações e interfaces.  

Os sistemas modernos de monitoramento de transações de AML aproveita uma ampla gama de tecnologias e métodos associados a sistemas baseados em regras e análise de dados. Embora nem todos os sistemas de monitoramento de AML sejam iguais, essas são algumas das tecnologias mais comuns.

• A operação baseada em regras permite que os sistemas de AML criem regras de monitoramento de transações que sinalizem todas as transações que possam exceder um limite predefinido, seja em valor ou frequência. 

• Esses tipos de controles são eficazes e fáceis de configurar. No entanto, eles podem gerar falsos positivos, exigindo investigação extra para verificar se uma transação específica viola as leis de AML.

• A análise comportamental estatística permite que as instituições estabeleçam linhas de base regulares de atividades de transações. As ferramentas de detecção de anomalias usam essas linhas de base para sinalizar comportamentos que se desviam da norma.

• As metodologias de modelagem comportamental permitem que os sistemas de monitoramento de transações de AML acompanhem as tendências das atividades ao longo do tempo, adaptando-se às condições em evolução à medida que crescem e mudam. A segmentação de clientes ajuda a estabelecer uma abordagem baseada em riscos para diferentes tipos de clientes. 

• Os sistemas de monitoramento de transações de AML empregam vários tipos de IA e ML.

• Modelos de aprendizado supervisionado usam dados históricos com resultados conhecidos para treinar algoritmos para detectar lavagem de dinheiro.

• Modelos de aprendizado não supervisionado também são empregados para identificar novos padrões suspeitos sem a necessidade de depender de dados pré-rotulados. 

• A combinação de várias formas de IA e ML permite que os sistemas de monitoramento de transações de AML melhorem continuamente ao longo do tempo, adaptando-se a ameaças novas e emergentes. 

• Com soluções baseadas na nuvem facilmente escaláveis, as organizações podem realizar monitoramento em tempo real em grandes volumes de dados. 

• As ferramentas de visualização ajudam as organizações a ter uma visão melhor das contas e das atividades que acontecem em suas redes.

• As técnicas de mapeamento de relacionamentos ajudam a visualizar as conexões entre contas e entidades e a revelar quaisquer redes potencialmente ocultas.